标准化降水蒸发指数在中国区域的应用

利用中国气象局160个站1951~2010年月降水和月平均气温资料,分析了最近定义的一种干旱指数——标准化降水蒸发指数（SPEI）在我国不同等级降水区域的适用性,并与标准化降水指数（SPI）和湿润指数H进行了对比分析。结果表明：1）在我国年均降水量大于200 mm的地区,各种时间尺度的SPEI分析均适用;在干旱区（年均降水量小于200 mm）,只有12个月以上的大尺度SPEI分析适用性较好;其中12个月尺度的SPEI分析在各区适用性最好。2）由于干旱区冬季的潜在蒸发量和降水量0值均较多,导致1、3、6个月的小尺度SPEI分析在该区不适用。3）与SPI和H指数相比,SPEI既能充分反映1997年气温跃变以后增温效应对干旱程度的影响,又可作为监测指数识别干旱是否发生和结束,能较准确地表征干旱状况。

基于逐月标准化降水蒸散指数的多尺度方法分析气候变化对澜沧江流域归一化植被指数的影响

基于澜沧江流域10个气象站点1951-2012年的日降水资料的逐月标准化降水蒸散指数（SPEI）值、各站1998-2012年流域的归一化植被指数（NDVI）值,利用SPEI以及趋势分析法,多尺度分析了澜沧江流域干旱发生的时间和强度演变特征以及上中下游NDVI时间变化特征,探讨了气候变化对植被变化的影响,并对NDVI与SPEI的变化进行了相关性分析。结果表明,不同站点和不同时间尺度的SPEI值均呈现出干旱化逐年加强的线性趋势,上游相对于中下游干旱态势较轻,且时间尺度越大,干旱波动趋势越明显;在季节尺度上,夏、秋、冬的SPEI值均呈下降趋势,其中冬季干旱最为严重;15年来澜沧江流域各区域年平均NDVI总体表现为先降低后增加,总体植被状况得到改善,其中下游较明显。从年际变化看,对于流域的不同区域,NDVI与不同尺度的SPEI的相关性和滞后性有较大差异,年代际之间的响应规律也不同,中下游的SPEI对同年NDVI的响应比较敏感,而上游则表现出明显的滞后性。说明NDVI对SPEI的响应比较敏感,干旱程度的变化在一定程度上影响着流域的植被状况,SPEI是影响NDVI的因素之一。

基于标准化降水蒸散指数的甘肃省干旱时空特征分析

为明确气候变化条件下甘肃省不同时间尺度的干旱特征,选用1951-2015年甘肃省33个气象站点逐日气象数据,计算了不同时间尺度的标准化降水蒸散指数SPEI,同时结合Mann-Kendall突变检验、复小波分析、经验正交函数分解、旋转经验正交函数分解等方法,对甘肃省65 a来干旱时空格局特征进行了分析。结果表明:在年际变化趋势方面,甘肃省干旱情势为由干变湿再变干,近年干旱趋势逐渐加重;四季均呈现由干变湿然后变干的趋势,近年春季变干趋势显著;干旱强度在全省范围内主要为轻旱和中旱等级,并表现为局域性轻旱和全域性中旱。在周期性变化方面,甘肃省的干旱时间周期性强弱依次为39、13、7、22 a尺度,但不同时间尺度表现出了不同的干湿震荡规律。在空间格局方面,甘肃省整体上呈西北部干旱缓解、东南部干旱加剧的趋势;春季干旱加剧最明显,冬季次之,夏季和秋季干湿状况基本相似。按照干旱区域敏感性强弱可将甘肃省分为东南地区东部(Ⅰ区)、西北地区(Ⅱ区)、中部地区(Ⅲ区)和东南地区西部(Ⅳ区),其中Ⅲ区呈干旱缓解趋势,其他地区基本呈干旱加剧的趋势。

基于标准化降水蒸散指数的呼伦贝尔草原干旱变化特征及趋势分析

呼伦贝尔草原是我国北方地区重要的防风固沙和水源涵养生态功能区,在气候变化的背景下,该区的草原畜牧业和旱作农业深受干旱的影响。研究该区干旱发生的特征及趋势,对当地采取适应气候变化对策具有重要意义。基于1960—2017年呼伦贝尔草原4个气象站逐月降水和气温资料,计算标准化降水蒸散指数(SPEI),并采用Mann Kendall突变检验、Morlet小波分析和R/S分析法分析了近58年呼伦贝尔草原年、季尺度的气候变化及干旱特征与趋势,并结合该区实际发生的灾害事件对SPEI指数进行了验证。结果表明:1)近58年来呼伦贝尔草原在气温显著上升,降水量减少的背景下干旱化趋势显著。2)该区域年尺度和季节尺度下干旱化特征具有差异性,其中,年尺度下,该区域SPEI指数以-0.218×10 a^-1倾向率呈显著下降趋势,1998年是干旱加剧的突变年,未来在11年尺度上有持续偏旱的趋势;季节尺度下,冬季SPEI指数显著增加,且未来在17年尺度上有持续偏湿的趋势,春、夏和秋季的SPEI指数均呈下降趋势,并分别在22年、9年和15年尺度上有持续偏旱的趋势。3)2000年以来,干旱发生的总频率尤其重旱和极旱的发生频率均显著高于其他年代;4)夏季和秋季分别是发生重旱和极旱次数最多的季节。5)SPEI指数在呼伦贝尔草原区的干旱监测与分析中具有较好的适用性。

基于SPEI的北疆1961—2020年气象干旱变化特征

基于北疆26个主要气象站点1961—2020年逐日气象数据,选取标准化降水蒸散指数(SPEI)为气象干旱指标,采用Mann-Kendall突变检验、小波分析等方法对北疆年及春、夏两季SPEI和不同等级气象干旱影响范围变化特征进行了探究。结果表明,北疆实际轻旱情况更适合以-1.0<SPEI≤0识别;与年尺度的湿润化趋势相反,北疆春、夏两季均呈不同程度的干旱化趋势,且夏季极端气象干旱(重旱、特旱)事件影响范围有显著扩大趋势;1961—2020年不同尺度SPEI有1~4年的主变化周期;北疆整体气候于20世纪80年代转变后在1993—2010年呈显著湿润化趋势,春、夏季气候分别于2014年及1997年出现了由湿转干的趋势信号;研究区夏季的干旱情况于1988年开始逐渐缓解,但在2008年再次突变后干旱情况又开始逐步加剧。

基于标准化降水蒸散指数的鞍山地区干旱特征分析

利用鞍山地区4个国家气象站月降水与气温数据,计算了4个时间尺度的标准化降水蒸散指数(SPEI),并对鞍山地区干旱特征进行了分析。结果表明:鞍山地区干旱发生的频次逐年增多,尤其在1997—2010年及2013年之后,干旱最严重时段为2015年前后;4站中岫岩站和台安站干旱发生频次较多,鞍山站最少;从季节干旱情况来看,鞍山地区冬旱发生的频次最多,夏旱最少。研究结果可为制定应对未来气候变化措施提供科学依据,为干旱的应对和防御提供借鉴。

基于SPI/SPEI指数的汉江流域1961～2014年干旱变化特征分析

本文采用汉江流域13个气象站1961~2014年逐日气象数据（降雨、温度、相对湿度、日照时数和风速）,利用标准化降水指数（SPI）和标准化降水蒸散指数（SPEI）两个干旱指标,分析了1961~2014年汉江流域的干旱变化特征。结果表明：（1）近54年来,汉江流域年降水量呈不显著下降趋势,年参照蒸发量呈显著减少趋势（-7.7 mm/10a）,SPI指数总体上呈不显著下降趋势,而SPEI指数呈不显著上升趋势;（2）1个月尺度的SPI指数的正负波动范围较SPEI大,随着时间尺度延长,SPI/SPEI发生干旱的持续时间增长,旱涝变化趋于稳定;（3）流域无旱的累积概率超过65%,随时间尺度延长无旱发生的概率逐渐降低;（4）流域最干旱的年份为1966年,最干旱年东南地区的干旱等级整体上比西北地区高,最湿润年为1983年,SPI/SPEI由西北向东南均呈现先减小再增大的趋势;在描述各站点干旱等级时,最干旱年SPEI描述的流域干旱等级整体上高于SPI,最湿润年SPI和SPEI描述的旱涝等级基本一致。

基于SPEI和SPI指数的西江流域干旱多时间尺度变化特征

利用1959 2016年西江流域34个国家气象站的月降水和月平均气温资料,计算了西江流域近57年来不同时间尺度(1个月、3个月、6个月和12个月)的标准降水指数(Standardized Precipitation Index,SPI)和标准降水蒸发指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)。在此基础上,对比分析了干旱的时空演变特征及干旱指数的表征差异。结果表明:(1)在12个月尺度上,近57年来西江流域大部分地区干旱强度呈现极显著的加重趋势,干旱频率也呈现极显著的上升趋势。(2)在3个月尺度上,西江流域春旱和秋旱较为频繁,影响范围广,而夏旱和冬旱频率低,影响范围小。在12个月尺度上,2000年以后,干旱频率最高,影响范围也更广。(3)干旱频率高、易旱区范围最广的时期为20世纪80年代,其次分别为2010 2016年、20世纪60年代和21世纪00年代,在20世纪70年代和90年代易旱区影响范围较小,干旱频率较低。在12个月的尺度上,SPEI和SPI指数旱涝评价结果整体比较接近。(4)在1个月、3个月和6个月的尺度上,SPEI指数整体上低于SPI指数。尤其在冬季和春季各月SPEI指数远远低于SPI指数。

基于多尺度SPEI指数的哈巴河地区多年干旱研究

干旱指数是研究地区旱情动态特征、科学评估干旱风险的重要依据。通过运用统计学方法分析哈巴河地区1962~2014年间降水、气温、蒸发等要素的年际变化特征,并基于多时间尺度的标准化降水蒸发指数研究了该地区干旱演变特征,根据实测历史旱情,分析了该指数在哈巴河地区的适用性。结果表明:近53 a来,该地区降水与气温呈不同程度的增加趋势,而潜在蒸发呈现显著下降趋势,气候正逐步变得湿润;不同时间尺度的SPEI指数皆可监测旱情变化,且与记载的流域实际旱情相符,在哈巴河地区均有较高的适用性。研究思路与方法可为其他气候相似区的旱情监测与预警、风险管理提供依据。

基于SPEI指数的东北玉米种植区春玉米生长季干旱演变特征

基于东北玉米种植区(含内蒙古东部四盟)51个气象站点1989年—2018年实测气象资料及作物玉米资料,对东北玉米种植区范围、玉米生育阶段进行划分,利用标准化降水蒸散指数(η_(spei)),对东北玉米种植区各生育阶段及全生育期的干旱时空分布特征进行分析研究。研究结果表明:东北地区春玉米生长季内干旱呈现明显的阶段性和区域性。从空间分布来看,全生育期内η_(spei)值呈现由研究区域东北部向西南部递增趋势,差异明显,但全生育期的η_(spei)值在-0.06~0.04之间。就不同生育阶段的干旱频率而言,播种—苗期较为干旱,干旱频率较高,随生育期推进干旱频率明显减小。从年际变化来看,辽宁、吉林、黑龙江和内蒙古东部四省份近30 a的η_(spei)值总体呈下降趋势,但趋势均不显著(P≥0.05)。纵观整个生长季可以发现,内蒙古东部和辽西地区在播种-苗期最易受旱情的影响。

基于SPEI的豫北地区干旱演变特征分析

为给豫北地区的抗旱减灾与加强水资源规划提供参考,分析该地区气象干旱时空演变特征。基于1991—2021年豫北地区23个气象站点逐月气象数据,计算标准化降水蒸散指数(SPEI),结合线性回归、Mann-Kendall突变检验、反距离权重插值(IDW)、Morlet小波分析等方法进行豫北地区干旱时空演变特征分析。结果表明:1991—2021年豫北地区不同时间尺度所有干旱事件以轻度和中度干旱为主,重度与极端干旱次之。在不同时间尺度干旱指数的变化程度差异性显著,干旱与湿润交替出现,有逐渐湿润趋势;时空上,不同尺度各站点干旱频率为22.58%~41.93%。豫北地区以9 a为一个干湿变化周期,春、秋季节干旱集中在豫北地区中部,而夏、冬季节在豫北地区东部与西部。豫北地区干旱情况有减弱趋势,主要以轻度与中度干旱为主,季节干旱频率分布差异显著。

滦河上游植被指数NDVI及EVI对SPEI的响应差异

在全球气候变化和人类活动的双重影响下,干旱呈广发、频发态势,使植被生长受到限制,进而影响生态系统结构,威胁区域生态安全。以滦河上游为研究区,基于2000-2019年归一化植被指数NDVI和增强型植被指数EVI,并结合标准化降水蒸散指数SPEI,分析滦河上游气象干旱和植被生长状况的变化趋势及空间分布特征,探讨植被变化对多时间尺度SPEI指数的响应差异。结果表明:近20年滦河上游SPEI呈波动式增大趋势,年尺度SPEI增大速率为0.0401/a;干旱面积总体减少,减少速率为-1.4304%/a;NDVI和EVI空间分布特征和变化趋势大体一致,植被覆盖度呈东南高西北低的特征,NDVI和EVI增大速率分别达0.027/a和0.026/a;大部分区域SPEI与植被指数呈正相关,其中NDVI对SPEI-3的响应最强,EVI对SPEI-6的响应最强,总体上EVI与SPEI的相关性强于NDVI;草地对气象干旱最敏感,农田次之,林地最弱。

两种不确定性来源对干旱指数SPEI及干旱评估的影响

全球气候变暖背景下,干旱问题更加频繁、持久,影响范围也逐步扩大。采用干旱指数进行干旱评估与研究时,受多种因素影响,干旱评估结果往往存在一定的不确定性。以黑河流域为研究区,分析概率分布模型和参数估计误差这两种不确定性来源对标准化降水蒸散指数(Standard⁃ized precipitation evapotranspiration index,SPEI)和干旱特征变量(干旱强度、干旱峰值和干旱历时)的影响。结果表明:这两种来源均会对SPEI和干旱特征变量产生影响,且SPEI越极端,其影响越大,二者对于极端和严重干旱的影响程度远大于对轻度和中度干旱的影响;对于极端和严重干旱,概率分布模型导致的干旱强度和干旱峰值的不确定性更大,参数估计误差导致的干旱历时的不确定性更大。研究结果可为干旱的准确评估提供支撑,在防旱减灾工作中为制定更加准确有效的抗旱决策提供理论支持,以避免可能造成的减灾能力不足或抗旱资源的浪费。

基于SPEI的儋州市气象干旱特征分析

以儋州市16个乡级行政区和三都区M1176气象自动站的降水量、气温等资料为基础,采用多尺度标准化降水蒸散指数(SPEI)对2012—2020年儋州市的干旱特征进行分析,结果表明:(1)近9年来儋州市季节性干旱较明显,呈冬季-春季-秋季-夏季干旱依次递减的规律。(2)近9年来儋州市干旱覆盖范围为18%~100%,其中5年为全域性,干旱问题突出。(3)儋州市干旱时长占总时长的33.5%,总体历时偏长,各区域干旱历时性无较大差异。(4)儋州市干旱呈轻旱-中旱-重旱-特旱的递减趋势,极端干旱事件多发于西部和北部地区。(5)儋州市干旱强度总体呈现西部沿海强、东部弱的空间分布特征。

基于SPEI的中国西南地区1961-2012年干旱变化特征分析

利用1961—2012年中国西南地区86个气象站逐月降水量和平均气温资料,引入一个新的干旱指数——标准化降水蒸散指数(SPEI)作为干旱等级划分指标,研究了1961—2012年该地区不同时间尺度干旱的变化特征。结果表明:该地区12个月尺度干旱频率在云贵交界区呈显著增加趋势,其他区域变化不显著且不一致;少雨期(11—4月)6个月尺度干旱频率在全区显著增加,而在多雨期(5—10月)大部分区域干旱频率呈缓慢减少趋势,减少最明显的区域在四川南部;3个月尺度干旱频率在春季变化不明显,在秋季和冬季显著增加,其中2000—2012年的增加趋势尤为显著,干旱化趋势严重。

基于SPEI的华北地区近50年干旱发生强度的特征及成因分析

基于华北地区67个气象站1962-2011年的实测资料,利用标准化降水蒸散指数(SPEI),统计了近50 a各站点出现的干旱过程,探讨了华北地区干旱发生强度的时空分布特征和中度以上干旱的空间分布特征,并对干旱成因进行了分析。结果表明,近50 a来华北地区干旱发生强度呈明显的增强趋势,尤其是在20世纪80、90年代;华北地区干旱发生强度的整体特征是西北和东南部地区较强,东北和中西部地区较弱;造成华北干旱的最主要因素是降水量的起伏变化,这在20世纪80,90年代表现得特别显著。

基于SPEI的1961-2012年东北地区干旱演变特征分析

基于1961-2012年东北地区65个气象站逐日降水、气温、相对湿度、实际水汽压、风速和日照时数资料,计算标准化降水蒸散指数(SPEI),并对SPEI指数评价实际干旱的能力进行验证,采用M-K趋势检验和正交经验分解函数等统计方法,分析近52a东北地区年、季尺度的干旱演变特征。结果表明:SPEI指数可以表征东北地区的干旱特征;1961-2012年,全区年SPEI指数呈现明显的阶段性特征,20世纪60年代后半段、70年代后半段和90年代后半段-21世纪初的3个时段发生了连续干旱,中西部地区是干湿变化异常敏感的地区。东北地区春季干湿状况变化趋势不明显,但在2003年以后出现变湿态势,夏、秋季有不显著的干旱化态势,20世纪90年代中期以后秋季干旱化态势明显增强,黑龙江省西南部和吉林省西部地区秋旱加强态势较其它地区明显;冬季21世纪全区趋于变湿,变湿态势较明显的地区位于吉林省中西部和辽宁省北部。

标准化降水蒸发指数的改进与适用性评价

针对标准化降水蒸发指数中Thornthwaite方法对干旱区估算误差较大的问题,采用FAO PenmanMonteith方法计算潜在蒸发,改进标准化降水蒸发指数计算方法.应用1961—2013年全国541个气象站点逐日观测资料,从分布检验以及与标准化降水指数、Palmer干旱指数、实测土壤湿度等常用干旱指标一致性校核等方面,评估改进前后标准化降水蒸发指数在区域和季节上的适用性.结果表明:改进蒸发能力计算方法能够显著提高标准化降水蒸发指数的区域和季节适用范围,使标准化降水蒸发指数能够应用于全国不同季节的干旱评估,改进了干旱区标准化降水蒸发指数冬季适用性不高的不足,改进后的标准化降水蒸发指数在年尺度及月尺度上的干旱评估能力均得到改善,满足我国以季节性干旱为主的干旱评估需求.

三种干旱指数在南盘江流域识别干旱能力中的应用

基于南盘江流域1971～2010年25站的气温及月降水资料,分别计算了不同时间尺度的标准化降水指数(ISPI)、干旱侦测指数(IRDI)和标准化降水蒸发指数(ISPEI),以历史干旱灾情数据及典型大旱灾情数据为依据,比较分析了3种干旱指数对干旱及干旱级别的识别能力。结果表明,3种干旱指数的计算结果较为一致,具有较好的相关性;3种干旱指数对干旱和干旱等级的识别能力依次为ISPEI最强,IRDI次之,ISPI最差。ISPEI考虑了潜在蒸发量对干旱的影响,与ISPI、IRDI相比,ISPEI更适合于南盘江流域的干旱监测与评估。

干旱指数在四川省的适用性分析

干旱灾害频发严重制约着四川省的农业发展,为合理分析四川省干旱情况,干旱指数的选择尤为重要。本文基于四川省39个气象站点1960年-2013年的气象资料,分别计算1961年、1994年、2006年和2009年-2010年各站点相对湿润指数M、气象干旱综合指数CI、标准化降水指数SPI和标准化降水蒸散指数SPEI,利用Arcgis反距离插值法进行空间插值,并与中国气象灾害大典记录的四川省典型年干旱情况进行对比分析,进而评价四种干旱指数在四川省的适用性。结果表明:对于1961年夏旱,M指数和CI指数均表现出无旱或轻旱,SPI指数结果较实际情况偏小,SPEI指数监测出了干旱的重灾区,效果在四个干旱指标中最好;1994年夏伏旱,M指数监测结果偏小;CI指数出现了空报,对川东地区和川西高原的监测结果偏小,SPEI指数在达县、巴中一带结果偏小,而SPI指数在成都、绵阳一带的结果偏小。2006年伏旱,M指数监测结果偏小;CI指数比M指数效果稍好,但结果仍然偏小;SPI指数和SPEI指数监测出的干旱特征与实际一致;2009年-2010年的冬春连旱,SPEI指数效果最好,M指数次之,SPI指数效果最差。SPEI指数最能反映四川省典型干旱年干旱的空间分布特征。